CN111772536B - 一种清洁设备及应用于清洁设备的监控方法和装置 - Google Patents

Abstract

本发明适用于智能家居技术领域，提供了一种清洁设备及应用于清洁设备的监控方法和装置，其中，该监控方法包括：获取扫地机器人周围的图像信息；采用人脸识别算法识别所述图像信息中是否包含人脸信息；当所述图像信息中包含人脸信息时，确认所述人脸信息的身份类型；令所述扫地机器人开启与所述身份类型相对应的场景监控模式。本发明实现了根据周围场景智能开启不同应对监控模式的效果，在增加监控功能的同时还保证了产品的智能性和用户体验。

Description

一种清洁设备及应用于清洁设备的监控方法和装置

技术领域

本发明属于智能家居技术领域，尤其涉及一种清洁设备及应用于清洁设备的监控方法和装置。

背景技术

现有智能家居产品越来越多，例如智能音箱、智能摄像头、扫地机器人等。在产品研发过程中，收到用户的反馈，以扫地机器人来说，除了扫地功能外，用户希望扫地机器人还能具有一些附加功能，例如增加有监控功能等。

本领域技术人员研究后发现，在扫地机器人上单一增加视频监控功能，并不能体现产品的智能性，也就是说，如果要在让扫地机器人具备视频监控功能，必须具备使监控功能具有智能性，且能够满足一般用户的使用体验，否则反而会降低产品本身的价值。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供了一种清洁设备及应用于清洁设备的监控方法和装置，以解决如何在扫地机器人等清洁设备上增加能够满足一般用户体验和智能化要求的监控功能的问题。

本发明实施例的第一方面提供了一种监控方法，应用于扫地机器人中，其包括：获取扫地机器人周围的图像信息；采用人脸识别算法识别所述图像信息中是否包含人脸信息；当所述图像信息中包含人脸信息时，确认所述人脸信息的身份类型；令所述扫地机器人开启与所述身份类型相对应的场景监控模式。

在一些实施例中，所述确认所述人脸信息的身份类型，包括：将所述图像信息中的人脸信息与第一人脸数据库进行比对，所述第一人脸数据库包括用户采集的第一人脸数据、根据所述第一人脸数据与用户的关系所确定的第一身份标记、以及根据年龄层对所述人脸数据进行标记的第二身份标记；若比对成功，则输出所述人脸信息的身份类型为第一身份标记和第二身份标记；若比对不成功，则输出所述人脸信息的身份类型为无标记。

在一些实施例中，所述令所述扫地机器人开启与所述身份类型相对应的场景监控模式，具体包括：当身份类型为第一身份标记和第二身份标记时，令所述扫地机器人开启自动监控模式，在自动监控模式下根据第一身份标记和第二身份标记确定是否开启监控模式；当身份类型为无标记时，令所述扫地机器人开启监控模式，并返回获取扫地机器人周围的图像信息。

在一些实施例中，所述确认所述人脸信息的身份类型，还包括：将所述图像信息中的人脸信息与第二人脸数据库进行比对，所述第二人脸数据库包括根据数字媒体所公布的嫌疑人的人脸数据和对所述人脸数据进行标记的第三身份标记；若比对成功，则输出所述人脸信息的身份类型为第三身份标记；若比对不成功，则输出所述人脸信息的身份类型为无标记，并进入将所述图像信息中的人脸信息与第一人脸数据库进行比对。

在一些实施例中，所述令所述扫地机器人开启与所述身份类型相对应的场景监控模式，还包括：当身份类型为第三身份标记时，令所述扫地机器人开启监控报警模式。

在一些实施例中，获取扫地机器人周围的图像信息，包括：基于扫地机器人上的第一图像采集模组获取第一图像信息；那么，所述采用人脸识别算法识别所述图像信息中是否包含人脸信息，具体包括：采用第一人脸识别算法识别所述第一图像信息中是否包含人像信息：如果所述第一图像信息中包含人像信息，则基于扫地机器人上的第二图像采集模组获取第二图像信息；如果所述第一图像信息中不包含人脸信息，则返回基于扫地机器人上的第一图像采集模组获取第一图像信息。

在一些实施例中，在所述基于扫地机器人上的第二图像采集模组获取第二图像信息之后，还包括：采用第二人脸识别算法识别所述第二图像信息中是否包含人脸信息；那么，所述当所述图像信息中包含人脸信息时，确认所述人脸信息的身份类型，具体包括：当所述第二图像信息中包含人脸信息时，则识别所述人脸信息的身份类型；当所述第二图像信息中不包含人脸信息时，返回基于扫地机器人上的第一图像采集模组获取第一图像信息。

本发明实施例的第二方面提供了一种监控装置，应用于扫地机器人中，其包括：图像获取模块，被配置为获取扫地机器人周围的图像信息；图像识别模块，被配置为采用人脸识别算法识别所述图像信息中是否包含人脸信息；身份识别模块，被配置为当所述图像信息中包含人脸信息时，确认所述人脸信息的身份类型；监控执行模块，被配置为令所述扫地机器人开启与所述身份类型相对应的场景监控模式。

本发明实施例的第三方面提供了一种清洁设备，其包括：至少一个图像采集模组；存储器，存储有计算机程序；处理器，分别连接于所述图像采集模组和存储器，所述处理器执行所述计算机程序时实现如第一方面任一项所述方法的步骤。

在一些实施例中，所述清洁设备包括扫地机器人。

本发明的有益效果在于：利用对扫地机器人周围的图像信息进行图像识别来确认周围场景的情况，以此来对监控模式进行自动切换或选择，实现了根据周围场景智能开启不同应对监控模式的效果，在增加监控功能的同时还保证了产品的智能性和用户体验。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。

图1为本发明在一实施例中提供的可以应用所述监控方法或监控装置的清洁设备原理图；

图2为本发明在一实施例中提供的监控方法的流程图；

图3为图2所示实施例中步骤S21在一实施例中的流程图；

图4为图3所示实施例中步骤S21在另一实施例中的流程图；

图5为本发明在一实施例提供的确认所述人脸信息的身份类型的流程图；

图6为本发明在一实施例提供的图2所示步骤S24的流程图；

图7为本发明在另一实施例提供的确认所述人脸信息的身份类型的流程图；

图8为本发明在另一实施例提供的图2所示步骤S24的流程图；

图9为本发明在一实施例提供的监控装置的原理示意图。

具体实施方式

以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本发明实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本发明。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本发明的描述。

图1为本发明在一实施例中提供的可以应用所述监控方法或监控装置的清洁设备原理图。

如图1所示，该清洁设备100中可以包括图像采集模块102、通信模块101、存储器103和处理器104。图像采集模块102用于采集清洁设备100周围的图像信息，该图像信息可以被用来存储在清洁设备100本地中，也可以由处理器104对图像信息进行处理后经通信模块101发送至其他与清洁设备100通信连接的设备中，例如，该设备可以为服务器或智能终端等。

所述通信模块101可以是无线通信模块，也可以是有线通信模块。当通信模块为无线通信模块时，可以包括Wi-Fi模块、蓝牙模块、LTE模块、NB-IoT模块和LoRa模块等。当通信模块为有线通信模块时，通信模块可以是清洁设备与其他设备进行有线介质连接的接口，例如，USB接口、MicroUSB接口和Type-C接口等。

所述图像采集模块102采集的图像信息可以是二维图像信息，也可以是三维图像信息。当需要采集二维图像信息时，所述图像采集模块可以包括一般的摄像头组件。当需要采集三维图像信息时，所述图像采集模块可以包括结构光模组，该结构光模组用于产生和接收结构光图像，以生成三维图像信息。其中，所述图像信息可以包括图片或视频。

需要说明的是，一般是由清洁设备来执行本申请中的监控方法，相对应的，本申请中的监控装置一般安装在清洁设备中。例如，清洁设备中的存储器可以用于存储用于实现本申请监控方法的计算机程序，该计算机程序在处理器上运行时即实现该监控方法所包含的步骤。

图2为本发明在一实施例中提供的监控方法的流程图。

图2所示方法可以应用于如图1所示的清洁设备，在具体实施中，该清洁设备可以为扫地机器人等。具体的，所述监控方法可以包括步骤S21-S24：

步骤S21，获取扫地机器人周围的图像信息；

步骤S22，采用人脸识别算法识别所述图像信息中是否包含人脸信息；

步骤S23，当所述图像信息中包含人脸信息时，确认所述人脸信息的身份类型；

步骤S24，令所述扫地机器人开启与所述身份类型相对应的场景监控模式。

在扫地机器人的使用环境中，周围场景会存在多种不同的情况，可以是有人的场景，也可以是没有人的场景。当为有人场景时，可以包括用户在家、陌生人在家或者陌生人与用户同时在家等情况；当为没有人场景时，可以包括用户不在家和扫地机器人周围无人等情况。针对前述多种场景，本实施例中通过利用扫地机器人来获取环境周围的图像信息，进而根据对图像信息的分析确定周围人脸信息的身份，以此来确定扫地机器人周围的场景情况，从而做出相应的场景监控模式，实现了根据周围场景智能开启不同应对监控模式的效果，提升了产品的用户体验。

具体的，所述图像信息可以是二维图像信息，也可以是三维图像信息。以图1所示为例，在一些实施例中，该二维图像信息可以采用一般摄像头组件来获取；在一些实施例中，该三维图像信息可以采用结构光模组来获取；在一些实施例中，也可以同时采用摄像头组件和结构光模组来获取，即分别获取二维图像信息和三维图像信息，以下实施例中将对此进行详细说明。

图3为图2所示实施例中步骤S21在一实施例中的流程图。

本实施例为当获取二维图像信息时的实现方式，如图3所示，上述步骤S21可以具体包括：

步骤S31：基于扫地机器人上的第一图像采集模组获取第一图像信息。

在本实施例中，第一图像采集模组可以是摄像头组件，相应的，所获取的第一图像即为二维图像信息。

相对应的，当实施步骤S31时，则图2中所示步骤S22，即所述采用人脸识别算法识别所述图像信息中是否包含人脸信息，如3所示，可以具体包括下列步骤S32-S322：

S32，采用第一人脸识别算法识别所述第一图像信息中是否包含人像信息。

在本实施例中，第一人脸识别算法可以为识别图像中是否包含人像的算法，该算法能够通过本领域的常规技术来实现，故这里不予赘述。

S321，如果所述第一图像信息中包含人像信息，则基于扫地机器人上的第二图像采集模组获取第二图像信息。

在本实施例中，第二图像采集模组可以是结构光模组，相应的，所获取的第二图像即为三维图像信息。

S322，如果所述第一图像信息中不包含人脸信息，则返回执行步骤S31。

具体的，基于人脸识别技术的角度来说，识别图像中的人像信息要比识别图像中的人脸信息要更为容易且迅速，因此本实施例采集第一图像信息(为二维图像信息)来识别其中是否包含人像，相比直接识别图像中的人脸信息要更为快速，即通过快速识别图像中是否包含人像来排除不具有人脸信息的情况，从而提高了监控方法的程序运行效率。

图4为图3所示实施例中步骤S21在另一实施例中的流程图，本实施例是在上述步骤S321之后的继续步骤。

如图4所示，继上述步骤S321之后，还可以包括：

步骤S41，采用第二人脸识别算法识别所述第二图像信息中是否包含人脸信息。

在本实施例中，第二人脸识别算法可以为识别图像中是否包含人脸的算法，该算法能够通过本领域的常规技术来实现，故这里不予赘述。

相对应的，当实施步骤S41时，图2所示步骤S23，即当所述图像信息中包含人脸信息时，确认所述人脸信息的身份类型，则可以具体包括下列步骤S421-S422：

S421，当所述第二图像信息中包含人脸信息时，则识别所述人脸信息的身份类型。

具体的，在人脸识别技术中，识别人脸信息的身份类型只需将识别到的人脸信息与对照有具体身份类型的已知人脸数据进行比对，即可确认该人脸信息的身份类型。

S422，当所述第二图像信息中不包含人脸信息时，返回步骤S31。

图5为本发明在一实施例提供的确认所述人脸信息的身份类型的流程图。

本实施例针对在识别到的人脸信息后的身份类型的确定，进行了详细的示例说明。如图5所示，在图2所示步骤S23中，确认所述人脸信息的身份类型，可以包括以下步骤S51-S522：

S51，将所述图像信息中的人脸信息与第一人脸数据库进行比对，所述第一人脸数据库包括用户采集的第一人脸数据、根据所述第一人脸数据与用户的关系所确定的第一身份标记、以及根据年龄层对所述人脸数据进行标记的第二身份标记。

基于人脸识别技术，识别人脸信息的身份类型可以通过构建已知人脸数据库来实现。例如，预先采集已知的人脸数据构成人脸数据库，并对该人脸数据库中人脸数据进行身份类型对照标记。那么在对人脸信息进行身份类型识别时，只需要将图像信息中的人脸信息与人脸数据库中的人脸数据进行比对，即可确认该人脸信息的身份类型。

示例性的，用户可以采集家里人的人脸数据或者亲戚朋友的人脸数据来得到上述第一人脸数据，并构建得到所述第一人脸数据库。同时，可以根据与用户的关系进行标记以作为第一身份标记，可以根据年龄层进行标记以作为第二身份标记，从而建立身份类型与人脸数据的对照表，具体如下表1：

人脸数据	第一身份标记	第二身份标记
			人脸数据1	用户	大人
人脸数据2	朋友	小孩
			人脸数据3	亲戚	老人
……
			未知人脸数据	无标记	无标记

表1

如表1所示，用户采集的第一人脸数据分别标注以第一身份标记和第二身份标记，形成对照关系。其中，第一身份标记可以包括“用户”、“朋友”和“亲戚”等，而第二身份标记可以包括“大人”、“小孩”和“老人”等。

S521，若比对成功，则输出所述人脸信息的身份类型为第一身份标记和第二身份标记。

具体的，以上述对照表来说，第一身份标记可以确认人脸信息的具体身份，而第二身份标记则是对具体身份的身份分类。例如，当第一身份标记为“用户”时，相当于用户在家，此时可以不用执行监控任务。然而，考虑到如果家中有年龄偏大的用户，即识别到第二身份标记为“老人”，则有必要执行监控任务，可以通过监控来观察老人在家的情况。由此可见，通过第一身份标记和第二身份标记可以对扫地机器人周围有人情况进行场景分类，以便扫地机器人能够根据不同场景来执行对应的监控模式，实现智能监控的效果。

S522，若比对不成功，则输出所述人脸信息的身份类型为无标记。

具体的，在比对结果为无标记时，可说明该人脸信息不是第一人脸数据库中的人脸数据，在此情况下则可以在后续步骤让扫地机器人执行监控任务，便于用户能够了解情况。

图6为本发明在一实施例提供的图2所示步骤S24的流程图。

在以上确认人脸信息的身份类型的基础上，后续步骤可以根据该第一身份类型执行相应的监控模式。

示例性的，如图6所示，上述图2所示步骤S24，令所述扫地机器人开启与所述身份类型相对应的场景监控模式，可以具体包括以下步骤S61-S62：

S61，当身份类型为第一身份标记和第二身份标记时，令所述扫地机器人开启自动监控模式，在自动监控模式下根据第一身份标记和第二身份标记确定是否开启监控模式。

具体的，结合上述对照表来说，第一身份标记包括“用户”、“朋友”和“亲戚”，第二身份标记包括“大人”、“小孩”和“老人”。显然，这些身份类型至少存在9种场景模式。例如，在第一身份标记为“用户”的情况下，该用户还同时可能是“小孩”或“大人”等。为此，如果身份类型是“用户”和“小孩”，那么则有必要让扫地机器人启动监控模式进行监控，而如果身份类型是“用户”和“大人”则没必要进行监控，为此可以让扫地机器不开启监控模式。

需要说明的是，第一身份标记和第二身份标记的具体名称和数量可以在具体实施时进行自定义，而且第一身份标记和第二身份标记之间组合成的场景所对应的开启/不开启监控模式也是可以自行设定的，甚至在同时存在多个场景的情况下，还可以对每个组合成的场景设置优先级。

S62，当身份类型为无标记时，令所述扫地机器人开启监控模式，并返回步骤S21。

具体的，在身份类型为无标记时，可以认为是用户不认识或事先没有采如第一人脸数据库的人，相当于陌生人，因此可以让扫地机器人开启监控模式，并继续获取图像信息进行监控。

在本实施例中，识别图像信息中人脸信息的身份类型，可以确定扫地机器人周围有人场景的具体情况，并由此开启对应的场景监控模式，一方面可以降低机器人的功耗，另一方面可以根据有人时的不同场景执行对应的监控模式，使得监控变得更加智能。

图7为本发明在另一实施例提供的确认所述人脸信息的身份类型的流程图。

为了进一步提高监控的安全性，在图5所示的基础上，还可以将图像信息中的人脸信息与第二人脸数据库进行比对，其中，第二人脸数据库可以是针对特殊人群的筛查，例如，犯罪嫌疑人。

如图7所示，确认所述人脸信息的身份类型，还可以包括以下步骤S71-S72：

S71，将所述图像信息中的人脸信息与第二人脸数据库进行比对，所述第二人脸数据库包括根据数字媒体所公布的嫌疑人的人脸数据和对所述人脸数据进行标记的第三身份标记；

具体的，所述数字媒体可以是移动媒体或网络媒体，例如发布拐卖人口的信息网站；所述数据媒体还可以是公安系统公开的或共享嫌疑人数据，例如公安网站公开的犯罪嫌疑人的人脸图像数据库等。

此外，所述第三身份标记与上述图5示例一样，其具体名称可自行设定，例如“犯罪嫌疑人”，本申请对此不做限定。

S721，若比对成功，则输出所述人脸信息的身份类型为第三身份标记。

S722，若比对不成功，则输出所述人脸信息的身份类型为无标记。

同理，本实施例中的第二人脸数据库的对照表与上述表1类似，故这里不做赘述。可以理解，在上述步骤S722比对不成功的情况下，还可以结合图5所示实施例，继续进行身份类型的判断，如进入步骤S51。

图8为本发明在另一实施例提供的图2所示步骤S24的流程图。

在图7所示基础上，上述图2所示步骤S24，令所述扫地机器人开启与所述身份类型相对应的场景监控模式，则可以具体包括步骤S81：

S81，当身份类型为第三身份标记时，令所述扫地机器人开启监控报警模式。

具体的，一旦身份类型为第三身份标，即可开启监控报警模式，向有关机关发送报警指令，并同时开启监控模式。

应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。

图9为本发明在一实施例提供的监控装置的原理示意图。

基于图2所示实施例相同的发明构思，相应的，本实施例还提供了一种监控装置，如图9所示，该监控装置900可以应用安装于扫地机器人中，其包括图像获取模块901、图像识别模块902、身份识别模块903和监控执行模块904，其中，图像获取模块被配置为获取扫地机器人周围的图像信息；图像识别模块被配置为采用人脸识别算法识别所述图像信息中是否包含人脸信息；身份识别模块被配置为当所述图像信息中包含人脸信息时，确认所述人脸信息的身份类型；监控执行模块被配置为令所述扫地机器人开启与所述身份类型相对应的场景监控模式。

在一些示例性实施例中，所述身份识别模块903，包括：第一身份比对单元，被配置为将所述图像信息中的人脸信息与第一人脸数据库进行比对，所述第一人脸数据库包括用户采集的第一人脸数据、根据所述第一人脸数据与用户的关系所确定的第一身份标记、以及根据年龄层对所述人脸数据进行标记的第二身份标记；第一确认单元，被配置为若比对成功，则输出所述人脸信息的身份类型为第一身份标记和第二身份标记；第二确认单元，被配置为若比对不成功，则输出所述人脸信息的身份类型为无标记。

在一些示例性实施例中，所述监控执行模块904，包括：第一监控控制单元，被配置为当身份类型为第一身份标记和第二身份标记时，令所述扫地机器人开启自动监控模式，在自动监控模式下根据第一身份标记和第二身份标记确定是否开启监控模式；第二监控控制单元，被配置为当身份类型为无标记时，令所述扫地机器人开启监控模式，并返回获取扫地机器人周围的图像信息。

在一些示例性实施例中，所述身份识别模块903，还包括：第二身份比对单元，被配置为将所述图像信息中的人脸信息与第二人脸数据库进行比对，所述第二人脸数据库包括根据数字媒体所公布的嫌疑人的人脸数据和对所述人脸数据进行标记的第三身份标记；第三确认单元，被配置为若比对成功，则输出所述人脸信息的身份类型为第三身份标记；第四确认单元，被配置为若比对不成功，则输出所述人脸信息的身份类型为无标记，并进入将所述图像信息中的人脸信息与第一人脸数据库进行比对。

在一些示例性实施例中，所述监控执行模块904，还包括：第三监控控制单元，被配置为当身份类型为第三身份标记时，令所述扫地机器人开启监控报警模式。

在一些示例性实施例中，所述图像获取模块，包括：第一图像信息获取单元，被配置为基于扫地机器人上的第一图像采集模组获取第一图像信息；那么，所述图像识别模块包括：人像识别单元，被配置为采用第一人脸识别算法识别所述第一图像信息中是否包含人像信息；第二图像信息获取单元，被配置为如果所述第一图像信息中包含人像信息，则基于扫地机器人上的第二图像采集模组获取第二图像信息；第一循环执行单元，被配置为如果所述第一图像信息中不包含人脸信息，则返回基于扫地机器人上的第一图像采集模组获取第一图像信息。

在一些示例性实施例中，所述图像获取模块，还包括：人脸识别单元，被配置为采用第二人脸识别算法识别所述第二图像信息中是否包含人脸信息；那么，所述图像识别模块具体还包括：人脸信息确认单元，被配置为当所述第二图像信息中包含人脸信息时，则识别所述人脸信息的身份类型；第二循环执行单元，被配置为当所述第二图像信息中不包含人脸信息时，返回基于扫地机器人上的第一图像采集模组获取第一图像信息。

以上所述实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (12)

1.一种监控方法，应用于扫地机器人中，其特征在于，包括：

获取扫地机器人周围的图像信息；

采用人脸识别算法识别所述图像信息中是否包含人脸信息；

当所述图像信息中包含人脸信息时，确认所述人脸信息的身份类型；

令所述扫地机器人开启与所述身份类型相对应的场景监控模式；

所述确认所述人脸信息的身份类型，包括：

将所述图像信息中的人脸信息与第一人脸数据库进行比对，所述第一人脸数据库包括用户采集的第一人脸数据、根据所述第一人脸数据与用户的关系所确定的第一身份标记、以及根据年龄层对所述第一人脸数据进行标记的第二身份标记；

若比对成功，则输出所述人脸信息的身份类型为第一身份标记和第二身份标记；

若比对不成功，则输出所述人脸信息的身份类型为无标记；

所述令所述扫地机器人开启与所述身份类型相对应的场景监控模式，具体包括：

当身份类型为第一身份标记和第二身份标记时，令所述扫地机器人开启自动监控模式，在自动监控模式下根据第一身份标记和第二身份标记确定是否开启监控模式；

当身份类型为无标记时，令所述扫地机器人开启监控模式，并返回获取扫地机器人周围的图像信息。

2.根据权利要求1所述的监控方法，其特征在于，所述确认所述人脸信息的身份类型，还包括：

将所述图像信息中的人脸信息与第二人脸数据库进行比对，所述第二人脸数据库包括根据数字媒体所公布的嫌疑人的人脸数据和对所述人脸数据进行标记的第三身份标记；

若比对成功，则输出所述人脸信息的身份类型为第三身份标记；

若比对不成功，则输出所述人脸信息的身份类型为无标记，并进入将所述图像信息中的人脸信息与第一人脸数据库进行比对。

3.根据权利要求2所述的监控方法，其特征在于，所述令所述扫地机器人开启与所述身份类型相对应的场景监控模式，还包括：

当身份类型为第三身份标记时，令所述扫地机器人开启监控报警模式。

4.根据权利要求1-3任一项所述的监控方法，其特征在于，获取扫地机器人周围的图像信息，包括：

基于扫地机器人上的第一图像采集模组获取第一图像信息；

那么，所述采用人脸识别算法识别所述图像信息中是否包含人脸信息，具体包括：

采用第一人脸识别算法识别所述第一图像信息中是否包含人像信息：

如果所述第一图像信息中包含人像信息，则基于扫地机器人上的第二图像采集模组获取第二图像信息；

如果所述第一图像信息中不包含人脸信息，则返回基于扫地机器人上的第一图像采集模组获取第一图像信息。

5.根据权利要求4所述的监控方法，其特征在于，在所述基于扫地机器人上的第二图像采集模组获取第二图像信息之后，还包括：

采用第二人脸识别算法识别所述第二图像信息中是否包含人脸信息；

那么，所述当所述图像信息中包含人脸信息时，确认所述人脸信息的身份类型，具体包括：

当所述第二图像信息中包含人脸信息时，则识别所述人脸信息的身份类型；

当所述第二图像信息中不包含人脸信息时，返回基于扫地机器人上的第一图像采集模组获取第一图像信息。

6.一种监控装置，应用于扫地机器人中，其特征在于，包括：

图像获取模块，被配置为获取扫地机器人周围的图像信息；

图像识别模块，被配置为采用人脸识别算法识别所述图像信息中是否包含人脸信息；

身份识别模块，被配置为当所述图像信息中包含人脸信息时，确认所述人脸信息的身份类型；

监控执行模块，被配置为令所述扫地机器人开启与所述身份类型相对应的场景监控模式；

所述身份识别模块，包括：

第一身份比对单元，被配置为将所述图像信息中的人脸信息与第一人脸数据库进行比对，所述第一人脸数据库包括用户采集的第一人脸数据、根据所述第一人脸数据与用户的关系所确定的第一身份标记、以及根据年龄层对所述第一人脸数据进行标记的第二身份标记；

第一确认单元，被配置为若比对成功，则输出所述人脸信息的身份类型为第一身份标记和第二身份标记；

第二确认单元，被配置为若比对不成功，则输出所述人脸信息的身份类型为无标记；

所述监控执行模块，包括：

第一监控控制单元，被配置为当身份类型为第一身份标记和第二身份标记时，令所述扫地机器人开启自动监控模式，在自动监控模式下根据第一身份标记和第二身份标记确定是否开启监控模式；

第二监控控制单元，被配置为当身份类型为无标记时，令所述扫地机器人开启监控模式，并返回获取扫地机器人周围的图像信息。

7.根据权利要求6所述的监控装置，其特征在于，所述身份识别模块，还包括：

第二身份比对单元，被配置为将所述图像信息中的人脸信息与第二人脸数据库进行比对，所述第二人脸数据库包括根据数字媒体所公布的嫌疑人的人脸数据和对所述人脸数据进行标记的第三身份标记；

第三确认单元，被配置为若比对成功，则输出所述人脸信息的身份类型为第三身份标记；

第四确认单元，被配置为若比对不成功，则输出所述人脸信息的身份类型为无标记，并进入将所述图像信息中的人脸信息与第一人脸数据库进行比对。

8.根据权利要求7所述的监控装置，其特征在于，所述监控执行模块，还包括：

第三监控控制单元，被配置为当身份类型为第三身份标记时，令所述扫地机器人开启监控报警模式。

9.根据权利要求6-8任一项所述的监控装置，其特征在于，所述图像获取模块，包括：

第一图像信息获取单元，被配置为基于扫地机器人上的第一图像采集模组获取第一图像信息；

那么，所述图像识别模块包括：

人像识别单元，被配置为采用第一人脸识别算法识别所述第一图像信息中是否包含人像信息；

第二图像信息获取单元，被配置为如果所述第一图像信息中包含人像信息，则基于扫地机器人上的第二图像采集模组获取第二图像信息；

第一循环执行单元，被配置为如果所述第一图像信息中不包含人脸信息，则返回基于扫地机器人上的第一图像采集模组获取第一图像信息。

10.根据权利要求9所述的监控装置，其特征在于，所述图像获取模块，还包括：

人脸识别单元，被配置为采用第二人脸识别算法识别所述第二图像信息中是否包含人脸信息；

那么，所述图像识别模块具体还包括：

人脸信息确认单元，被配置为当所述第二图像信息中包含人脸信息时，则识别所述人脸信息的身份类型；

第二循环执行单元，被配置为当所述第二图像信息中不包含人脸信息时，返回基于扫地机器人上的第一图像采集模组获取第一图像信息。

11.一种清洁设备，其特征在于，包括：

至少一个图像采集模组；

存储器，存储有计算机程序；

处理器，分别连接于所述图像采集模组和存储器，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至5任一项所述方法的步骤。

12.根据权利要求11所述的清洁设备，其特征在于，所述清洁设备包括扫地机器人。

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